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【 】就是通过训练集学习得到一个模型,然后用这个模型进行预测。
选项:
A:无监督学习
B:有监督学习
C:半监督学习
D:自主学习
学习
这个
监督
发布时间:
2024-05-07 14:04:23
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1.
机器学习模型主要分为无监督学习模型和____模型。 【解释:机器学习模型主要分为有监督学习模型和无监督学习模型。】 选项: A:有监督 B:全监督 C:不监督 D:随机
2.
通过训练有标记的数据,形成模型后再让计算机对新的数据进行分类,属于人工智能中的()。 选项: A、无监督学习 B、有监督学习 C、半监督学习 D、强化学习
3.
中国大学MOOC: 数值预测与分类都属于有监督学习,解决问题的过程相同,都是先通过训练数据集进行学习,以得到一个模型然后利用模型进行预测。
4.
()输入数据部分被标识,部分没有被标识,这种学习模型可以用来进行预测,但是模型首先需要学习数据的内在结构以便合理的组织数据来进行预测。 选项: A、监督式学习 B、非监督式学习 C、半监督式学习 D、半监督式学习
5.
按照学习方法分,机器学习模型可以分为有监督学习,半监督学习,无监督学习,迁移学习和强化学习。
6.
Logistic 回归模型(logistic regression)属于( )。选项: A:监督学习; B:无监督学习; C:半监督学习; D:强化学习
7.
机器学习算法分为监督学习、无监督学习和半监督学习,其中 采用有标签的数据来训练模型。
8.
深度学习是一种基于()特征学习和特征层次构造的学习方法。 选项: A:无监督$;$ 有监督 $;$半监督 $;$ 强化学习 B:无监督$;$ 有监督 $;$半监督 $;$ 强化学习 C:无监督$;$ 有监督 $;$半监督 $;$ 强化学习 D:无监督$;$ 有监督 $;$半监督 $;$ 强化学习
9.
逻辑回归模型属于() 选项: A、以上都不是 B、无监督学习 C、半监督学习 D、监督学习
10.
()建立一个学习过程,输入数据被称为“训练数据”,将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较,不断的调整预测模型,直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。 选项: A、监督式学习 B、监督式学习 C、半监督式学习 D、强化学习
11.
机器学习模型主要分为无监督学习模型和____模型。 选项: A:不监督 B:&有监督 C:全监督 D:随机
12.
机器学习模型主要分为有监督学习模型和 模型。 选项:A、无监督B、全监督C、不监督D、随机
13.
机器学习模型主要分为无监督学习模型和____模型。(1.0分) 选项: A:有监督 B:全监督 C:不监督 D:随机
14.
下面关于机器学习的说法中,正确的有( ) 选项: A:按照不同的学习理论划分,机器学习模型可以分为有监督学习、半监督学习、无监督学习以及强化学习等不同类型 B:在实际应用中,机器学习主要以无监督学习或半监督学习方式为主 C:监督学习的监督体现在所有机器要处理的数据实现都要由人为定义好相应的类别,再对分类算法进行训练,最后得到可以使用的分类器 D:有监督学习的数据集有标签,无监督相比于有监督,没有训练过程,而是直接拿数据进行建模分析
15.
下面关于机器学习的说法中,正确的有( )选项: A:按照不同的学习理论划分,机器学习模型可以分为有监督学习、半监督学习、无监督学习以及强化学习等不同类型 B:在实际应用中,机器学习主要以无监督学习或半监督学习方式为主 C:监督学习的监督体现在所有机器要处理的数据实现都要由人为定义好相应的类别,再对分类算法进行训练,最后得到可以使用的分类器 D:有监督学习的数据集有标签,无监督相比于有监督,没有训练过程,而是直接拿数据进行建模分析
16.
下面关于机器学习的说法中,正确的有( )。 选项: A、按照不同的学习理论划分,机器学习模型可以分为有监督学习、半监督学习、无监督学习以及强化学习等不同类型 B、在实际应用中,机器学习主要以无监督学习或半监督学习方式为主 C、监督学习的监督体现在所有机器要处理的数据实现都要由人为定义好相应的类别,再对分类算法进行训练,最后得到可以使用的分类器 D、有监督学习的数据集有标签,无监督相比于有监督,没有训练过程,而是直接拿数据进行建模分析
17.
关于机器学习说法有误的:选项: A:机器学习就是有监督学习; B:机器学习分为有监督和无监督等; C:机器学习需要数据集; D:只有有监督学习需要数据集
18.
()算法的训练数据集只有特征,没有标签 选项:A、有监督学习B、半监督学习C、无监督学习D、强化学习
19.
逻辑斯蒂回归模型(logistic regression)属于( )选项: A:监督学习 ; B:无监督学习; C:半监督学习; D:以上都不是
20.
线性回归属于有监督学习还是无监督学习? 选项: A、有监督学习 B、无监督学习 C、半监督学习 D、强化学习
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